Approximation heuristics and benchmarkings for the MinLA problem
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/96523
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1997-09
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper presents heuristic approximation algorithms and methods to
find lower bounds to approximate the Minimum Linear Arrangement problem and evaluates and compares experimentaly their behaviour when they are applied to sparse graphs. The algorithms presented and analyzed belong to the families of Successive Augmentation algorithms (also called greedy algorithms), local search algorithms (Hillclimbing, Metropolis and Simulated Annealing) and Spectral Sequencing. The empirical results are based on two random models and real life graphs. The conclusion is that the best approximations are obtained using Simulated Annealing, which involves a large amount of computation time. However, solutions found by Spectral Sequencing are also good and can be found in radically less time. We also remark that the performance of the algorithms heavily depends on the kind of graph.
CitacióPetit, J. "Approximation heuristics and benchmarkings for the MinLA problem". 1997.
Forma partLSI-97-41-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
RR_LSI_97-41-R_1400265417.pdf | 4,899Mb | Visualitza/Obre |